correlation

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用下面的代碼我創建了一個相關矩陣。下面的代碼只是爲所有數據創建一個矩陣，而不考慮治療。但是，我的數據中的一列是治療。我想製作兩個不同的矩陣（每個治療類型一個）。我的治療在第6欄「治療」中是一個明確的價值。第10至第44列我想創建一個矩陣。 correlations <- cor(Plants[,c(10:44)], use="pairwise.complete.obs", method="pear

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我想製作一個如下所示的相關矩陣。然而，R不斷告訴我 'Error in eigen(corr) : infinite or missing values in 'x'' Correlation matrix circles 我覺得這可能由NA值在我的矩陣引起的。然而，當我試圖通過添加 'na.rm=TRUE,' it doesnt seem to help circle.corr(cor(

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使用R找到相關對

VZ.Close CBOU.Close SBUX.Close T.Close VZ.Close 1.0000000 0.5804478 0.8872978 0.9480894 CBOU.Close 0.5804478 1.0000000 0.7876277 0.4988890 SBUX.Close 0.8872978 0.7876277 1.0000000 0.8143305 T.Clos

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LoadRunner的重播錯誤

我一個網絡上recoriding腳本/ HTTP protocoll，但回答時，我得到錯誤錄製腳本兩次，檢查的diff手動我發現，我的網址在他們一些「聽衆」像： web_submit_data("bla_bla_2", "Action=http://e34jbsl00267.somesone.se:8080/xxx/xxx/81174/xxx?5-1.IBehaviorListe

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SMPP可選參數

美好的一天傢伙！我目前正在使用通過SMPP發送消息的JMS隊列（使用Logica SMPP庫）來開發系統。我的問題是，我需要將內置ID（即我們管理系統內）的消息序列號，這樣，當在異步模式下我收到響應，正確的行動可以採取針對特定消息。我試圖實現的第一個選項是使用可選參數，如SMPP 3.4所建立的。我沒有收到響應中的可選參數（我讀過響應根據提供者附加了可選參數）。第二種方法是在內存中保留這些消

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如何在Linux下運行在Windows下編寫的R代碼？

由於數據量很大（10 GB），我必須使用我們的服務器來運行它（以避免內存問題）。只有當我的平臺是Linux時，才能使用服務器。我非常感謝有關如何在Linux平臺下運行此代碼的任何想法。 dir1 <- list.files("D:sdr", "*.bin", full.names = TRUE) dir2 <- list.files("D:dsa", "*.img", full.names =

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matlab中的相關性無法按預期工作

我正在使用matlab實現OCR程序我已經爲每個英文字母+數字構建了一個模板。現在我試圖打開一個圖像，並認出其中的字母，對於基本開始我試圖加載一個圖像是字母模板之一，輸入圖像和模板圖像是相同的所有參數。現在我傳遞了模板數組，並將每個字母\數字模板與輸入圖像進行比較（使用corr2函數），我期望得到正確的結果，因爲圖像是相同的，但其他字母被發現爲更好的匹配。可能是什麼問題？ *我現在用的

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當P小於0.05時，我們如何強制我們的代碼計算相關性？

我使用下面的代碼來計算兩個數據集之間的相關性映射。這段代碼運行良好，我得到的結果是這樣的：！[在這裏輸入圖片描述！] [在這裏輸入圖片描述] [1]。 dir1 <- list.files("D:thly", "*.bin", full.names = TRUE) dir2 <- list.files("D:002", "*.envi", full.names = TRUE) file_tot

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我們可以在相關性計算中將兩個函數合併爲一個函數嗎？

此代碼工作得很好，我得到的結果看起來像： dir1 <- list.files("D:thly", "*.bin", full.names = TRUE) dir2 <- list.files("D:002", "*.envi", full.names = TRUE) file_tot <- array(dim = c(1440, 720, 11, 2)) resultscor<-appl

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我們是否可以使用cor的其他一些統計參數（如RMSE）的一些參數？

在cor功能，有一種美妙參數中的「使用‘（例如：使用=’na.or.complete」）我試圖使用相同的參數與計算RMSE或偏壓。它似乎不工作，我想知道我們可以用什麼。 RMSE <- function(x, y){ sqrt(mean((x-y)^2))} RMSE(x,y, use = "na.or.complete") Error in RMSE(x,y, use = "na.or.